բաժանումը օգնում է էականորեն նվազագույնի հասցնել տվյալների մշակումն արագացնող մուտքի/ելքի գործողությունների քանակը Spark-ը հիմնված է տվյալների տեղայնության գաղափարի վրա: Այն ցույց է տալիս, որ մշակման համար աշխատող հանգույցներն օգտագործում են իրենց ավելի մոտ գտնվող տվյալներ: Արդյունքում, բաժանումը նվազեցնում է ցանցի մուտքը/ելքը, և տվյալների մշակումն ավելի արագ է դառնում:
Ե՞րբ պետք է օգտագործեմ միջնորմը կայծում:
Spark/PySpark բաժանումը միջոց է՝ տվյալները բաժանելու մի քանի միջնապատերի, որպեսզի դուք կարողանաք կատարել փոխակերպումներ մի քանի միջնապատերի վրա զուգահեռ, ինչը թույլ է տալիս ավելի արագ ավարտել աշխատանքը: Դուք կարող եք նաև բաժանված տվյալներ գրել ֆայլային համակարգում (բազմաթիվ ենթագրքեր)՝ ներքևի համակարգերի կողմից ավելի արագ ընթերցման համար:
Ինչու՞ մեզ պետք է բաժանել տվյալները:
Շատ լայնածավալ լուծումներում տվյալները բաժանվում են բաժանմունքների, որոնք կարելի է կառավարել և մուտք գործել առանձին: Բաժանումը կարող է բարելավել մասշտաբայնությունը, նվազեցնել վեճերը և օպտիմալացնել կատարումը… Այս հոդվածում բաժանում տերմինը նշանակում է տվյալների ֆիզիկապես բաժանման գործընթացը տվյալների առանձին պահեստների:
Քանի՞ բաժանմունք պետք է ունենամ spark?
Spark-ի համար ընդհանուր առաջարկն է՝ ունենալ 4x միջնորմ կլաստերի միջուկների քանակի համեմատ՝ կիրառման համար, իսկ վերին սահմանի համար՝ առաջադրանքի կատարման համար պետք է տևի 100ms+ ժամանակ:.
Ի՞նչ է spark shuffle partitions?
Shuffle partitions-ը միջնորմներն են spark dataframe-ում, որը ստեղծվում է խմբավորված կամ միացման գործողության միջոցով: Այս տվյալների շրջանակում բաժանումների թիվը տարբերվում է տվյալների շրջանակի սկզբնական բաժանմունքներից: … Սա ցույց է տալիս, որ տվյալների շրջանակում կա երկու բաժին:
